Indeks Saham Perbankan

WWW.BI.GO.ID
RESEARC
Indeks Saham Perbankan
(Muliaman D Hadad, Satrio Wibowo, Dipa Pertiwi, Noviati)
PAPER
6/1
7
BIRO STABILITAS SISTEM KEUANGAN
DIREKTORAT PENELITIAN DAN PENGATURAN PERBANKAN
1
Indeks saham Perbankan
Muliaman D. Hadad1; Satrio Wibowo2; Dipa Pertiwi3, Noviati4
Desember 2004
Abstraksi
Dalam rangka meningkatkan efektivitas surveillance terhadap stabilitas
sistem keuangan telah dilakukan penelitian tentang indeks saham perbankan
sebagai salah satu alat bantu guna dan faktor-faktor lain yang dapat
mempengaruhi. Tingkat harga saham dapat dipengaruhi antara lain oleh tiga
faktor yaitu (i) Expected level of earning (tingkat pendapatan yang
diharapkan) (ii) Tingkat peramalan tentang pendapatan (iii) Penetapan
present value-nya dimana semakin tinggi rate-nya semakin rendah nilainya.
Selain itu, walaupun terdapat berbagai macam metoda untuk menghitung
indeks, namun agar hasil perhitungan indeks perbankan dapat dibandingkan
maka digunakan metode market value weighted index. Dari hasil perhitungan
IHSBank yang telah dilakukan, secara umum dapat dikatakan bahwa
pergerakan IHSBank, ROA dan CAR cenderung bergerak pada arah yang sama
(berkorelasi positif) sedangkan dengan NPL bergerak berlawanan (berkorelasi
negatif), walaupun terdapat beberapa titik dimana terjadi arah yang tidak
sama; Uji Pearson yang untuk menunjukkan tingkat korelasi yang cukup tinggi
dan signifikan pada semua indikator tersebut kecuali Total Aset dan (iii).
analisis regresi untuk mengetahui hubungan antar variabelnya dimana
IHSBank sebagai variabel dependen dan sebagai variabel independennya
adalah indikator kinerja bank.
Key Words: Pasar Saham, Analisis Regresi
JEL:
1
Kepala Biro Stabilitas Sistem Keuangan – Direktorat Penelitian dan Pengaturan
Perbankan, Bank Indonesia ; e-mail address : [email protected]
2
Peneliti Bank Eksekutif Biro Stabilitas Sistem Keuangan – Direktorat Penelitian dan
Pengaturan Perbankan, Bank Indonesia ; e-mail address : [email protected]
3
Peneliti Bank pada Biro Stabilitas Sistem Keuangan – Direktorat Penelitian dan
Pengaturan Perbankan, Bank Indonesia; email address: [email protected]
4
Peneliti Bank pada Biro Stabilitas Sistem Keuangan – Direktorat Penelitian dan
Pengaturan Perbankan, Bank Indonesia; email address : [email protected]
2
I PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Krisis ekonomi yang melanda Asia pada tahun 1997-1998 mengingatkan
kembali pemerintah dan berbagai lembaga internasional bahwa krisis di
sektor keuangan, khususnya perbankan, akan dapat mengganggu kegiatan
suatu perekonomian secara menyeluruh. Menurut Andrew Crockett5 (1997)
stabilitas keuangan terkait erat dengan kesehatan suatu perekonomian.
Sebagai lembaga intermediasi, kegiatan perbankan sangat tergantung pada
kepercayaan nasabahnya terutama para pemilik dana. Jika kepercayaan
terhadap suatu bank hilang maka hampir dapat dipastikan bank tersebut akan
mengalami kesulitan. Kondisi ini akan lebih buruk lagi jika kepercayaan
terhadap seluruh sistem perbankan menurun serentak sebagaimana terjadi
pada pertengahan tahun 1997, yaitu akan berakibat pada terjadinya krisis
perbankan. Mengingat sekitar 87,1%6 dari total aset industri keuangan
dikuasai oleh perbankan maka krisis yang terjadi pada sektor perbankan juga
berarti krisis di sektor keuangan.
Dampak krisis di sektor keuangan tersebut terhadap perekonomian dimulai
dengan terganggunya fungsi intermediasi sehingga alokasi dana ke sektor
produktif tidak optimal. Selain itu, efektivitas kebijakan moneter akan
terhambat oleh kondisi perbankan yang tidak sehat. Demikian pula halnya
dengan kelancaran lalu lintas pembayaran yang sangat tergantung pada
tersedianya jaringan dan fungsi perbankan yang sehat.
Mengingat pentingnya peranan perbankan dalam stabilitas sistem keuangan
dan perekonomian, Bank Indonesia terus berupaya memantau dan melakukan
berbagai langkah untuk memelihara kesehatan perbankan dan kestabilan
sistem keuangan, antara lain dengan mengatur dan mengawasi bank. Untuk
meningkatkan efektivitas pemantauan diperlukan kegiatan surveillance yang
lebih intensif atas beberapa indikator yang dapat mempengaruhi stabilitas
keuangan.
Perkembangan pasar modal merupakan salah satu indikator yang terus
dipantau. Pemantauan terhadap pasar modal dilakukan selain karena pasar
modal merupakan bagian dari sistem keuangan juga karena sejumlah bank
merupakan emiten di pasar tersebut. Hal yang dipantau dari pasar modal
antara lain adalah nilai transaksi dan volume transaksi, kapitalisasi pasar,
jumlah emiten, serta indeks harga saham gabungan (IHSG). Pergerakan saham
5
Crockett, Andrew, (1997), “Why is Financial Stability a Goal of Public Policy”, in Maintaining
Financial Stability in A Global Economy, a Symposium Sponsored by The Federal Reserve Bank of
Kansas City, Jackson Hole, Wyoming, pp.1-36
6
Data September 2003. Yang termasuk industri keuangan adalah Perbankan, Asuransi, Dana
Pensiun, Perusahaan Sekuritas, Perusahaan Pembiayaan dan Pegadaian.
3
bank yang sudah go public diperkirakan dapat mempengaruhi kestabilan
sistem keuangan. Hal ini mengingat bahwa dari 139 bank yang ada di
Indonesia saat ini, sebanyak 26 bank sudah go public. Ke 26 bank tersebut
menguasai 75,2% (akhir 2003) dari aset perbankan atau sekitar 67% dari total
aset industri keuangan.
Sebagaimana diketahui bahwa pergerakan di pasar modal sangat dipengaruhi
oleh ekspektasi para pemainnya yang terbentuk oleh gabungan faktor-faktor
fundamental, teknikal, dan sentimen. Jika terjadi ekspektasi positif, minat
untuk membeli akan meningkat yang akan menggerakkan harga ke atas.
Sebaliknya, ekspektasi negatif akan mendorong harga menurun karena
tekanan jual akan meningkat. Dengan memperhatikan karakter pasar modal
tersebut pergerakan saham perbankan yang sudah go public diharapkan dapat
digunakan sebagai salah satu prompt indicator untuk memantau kestabilan
sistem keuangan. Kendala yang dihadapi adalah sampai saat ini indeks saham
perbankan belum tersedia secara resmi.
B. Tujuan Penelitian
Kajian ini bertujuan untuk menyusun indeks saham perbankan sebagai salah
satu alat bantu guna meningkatkan efektivitas surveillance atas stabilitas
sistem keuangan.
C. Ruang Lingkup Penelitian
Penelitian akan difokuskan pada saham bank-bank yang telah go public dan
ruang lingkup kajian akan meliputi hal-hal sebagai berikut :
a. Metode penghitungan indeks harga saham bank
b. Analisis perkembangan indeks harga saham bank
c. Evaluasi perkembangan kinerja perbankan dan harga saham perbankan
yang terdaftar di Bursa Efek Jakarta (BEJ)
D. Metodologi Penelitian
Kajian ini dilakukan atas dasar :
1. Studi literatur
2. Diskusi dengan satuan kerja di Bank Indonesia (DKM, DSM, DPM dan DPD),
pelaku pasar modal, analis pasar, perusahaan sekuritas dan otoritas
pengawas pasar modal (Bapepam).
Sumber data dan sampel data :
1. Data kinerja bank diperoleh dari laporan Bulanan
a. Data Dana Pihak Ketiga sejak bulan Januari 1998 s.d April 2004
4
b. Data Kredit dan Non Performing Loans (NPLs) sejak bulan Januari
1998 s.d April 2004
c. Data Aktiva Produktif sejak bulan Januari 1998 s.d April 2004
d. Data Return On Assets (ROA) sejak bulan September 2000 s.d Maret
2004
e. Data Biaya Operasional terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
sejak bulan September 2000 s.d Maret 2004
f.
Data Capital Adequacy Ratio (CAR) sejak bulan Maret 1998 s.d April
2004
2. Data pasar modal diperoleh dari BEJ, Bloomberg, CEIC Data Co. Ltd,
Stockwatch, Indonesian Capital Market Directory dan laporan-laporan
dari analis pasar yang terdiri dari data harian indeks harga saham
gabungan (IHSG), indeks harga saham sektor keuangan (IHSKeu), harga
saham bank dan jumlah saham bank yang terdaftar di pasar modal sejak
tanggal 29 Desember 1995 s.d 30 Agustus 2004.
5
II
LANDASAN TEORI
Dari berbagai penelitian7 yang ada menunjukkan pasar saham dan aktivitas
ekonomi bergerak dengan siklus pola yang serupa. Perubahan pada pasar
saham cenderung akan diikuti pula oleh perubahan pada kondisi bisnis.
Karena itu, indeks harga saham kemudian menjadi salah satu komponen
utama indikator ekonomi yang secara konsisten memberikan indikasi tentang
adanya perubahan aktivitas bisnis. Manfaatnya menjadi lebih karena
dibandingkan dengan indikator-indikator lain yang memiliki rentang waktu
yang cukup panjang, indeks harga saham tersedia setiap waktu dan selalu
dapat dimonitor.
Nilai saham suatu perusahaan ditentukan oleh ekspektasi mengenai future
earning (pendapatan masa depan) yang akan diperoleh perusahaan tersebut
dan pada tingkat berapa pendapatan tersebut akan didiskon.
3 determinan dari tingkat harga saham adalah :
•
Expected level of earning (tingkat pendapatan yang diharapkan)
•
Tingkat ketidakpastian investor dalam mengestimasi berapa besarnya
pendapatan dimasa depan
•
Pada tingkat (rate) berapa pendapatan yang akan diperoleh di masa
depan tersebut akan didiskon untuk menentukan present value-nya.
Semakin tinggi rate-nya semakin rendah nilainya.
Selain merupakan salah satu indikator atau barometer dari kesehatan
ekonomi, indeks juga dapat digunakan sebagai tolok ukur dalam menilai
kinerja portofolio investasi. Dalam hal ini, kegunaan dari indeks saham
tergantung pada hubungan positif diantara berbagai imbal hasil dari berbagai
surat berharga. Jika imbal hasil dari berbagai surat berharga sama sekali
tidak berkaitan, pengukuran agregat dari kinerjanya hanya akan memberikan
sedikit informasi kepada investor.
Pada kenyataannya, terdapat hubungan yang positif diantara berbagai tingkat
imbal hasil saham sementara harga saham juga cenderung untuk bergerak
pada arah yang sama. Meskipun saham cenderung untuk bergerak dengan arah
yang sama sebagai respon terhadap peristiwa-peristiwa ekonomi, namun yang
kemudian menjadi pertanyaan adalah apakah saham-saham tersebut secara
individu mengalami peningkatan atau penurunan lebih besar dari rata-rata
pasar.
7
Lorie, James H, Peter Dodd, Mary Hamilton Kimpton, The Stock Market : Theorities and
Evidence, Dow Jones-Irwin, 1985 Second Edition.
6
Indeks Harga Saham
Manfaat
Paling tidak terdapat lima kegunaan spesifik dari adanya indeks, yaitu :
1. Indeks dapat digunakan untuk menghitung total imbal hasil dari pasar
secara agregat atau beberapa komponen pasar pada periode waktu
tertentu dan menggunakan tingkat pengembalian tersebut sebagai tolok
ukur untuk menilai kinerja dari portofolio individu.
2. Untuk mengembangkan portofolio indeks.
3. Indeks dapat pula digunakan untuk menguji faktor-faktor
mempengaruhi pergerakan harga saham secara agregat.
4. Perubahan harga historis dapat
pergerakan harga di masa depan.
digunakan
untuk
yang
memprediksikan
5. Risiko yang relevan dengan risiko aset individual (saham) adalah risiko
sistematik, yang merupakan hubungan antara tingkat imbal hasil dari
risiko aset dan tingkat imbal hasil untuk portofolio pasar dari risiko aset.
Dengan demikian, pada saat menghitung risiko sistematik untuk risiko
aset individual perlu untuk mengkaitkan tingkat pengembaliannya dengan
imbal hasil dari indeks pasar agregat yang dapat digunakan sebagai proxy
dari portofolio pasar risiko.
Metode Perhitungan
Ada beberapa metode yang banyak digunakan dalam menghitung indeks
antara lain:
1. Metode Market Value Weighted Index
Metode ini merupakan metode perhitungan indeks yang banyak digunakan
oleh bursa dunia seperti New York Stock Exchange, Standard and Poor’s
Indexes, maupun BEJ. Metode ini cocok untuk mengindikasikan perubahan
dalam nilai pasar saham secara keseluruhan dalam indeks.
Perubahan dalam nilai pasar secara umum lebih penting untuk studi
mengenai hubungan antara harga saham dan hal lain dalam ekonomi
nasional. Market value weighted indexes juga lebih bersifat
“macroconsistency”. Semua investor dapat memegang portofolio dimana
setiap individual saham memiliki tingkat kepentingan yang sama terhadap
nilai relatif dari seluruh outstanding saham.
Rumus dasar perhitungannya adalah :
Indeks = Nilai Pasar X 100
Nilai Dasar
7
Nilai Pasar adalah kumulatif jumlah saham hari ini dikali harga pasar hari
ini (kapitalisasi pasar), yaitu :
N
Nilai Pasar =
∑
i=1
cini
Dimana :
c = closing price (harga yang terjadi) untuk emiten ke i
n=
jumlah saham yang digunakan untuk perhitungan indeks (jumlah
saham yang tercatat) untuk emiten ke i
N = jumlah emiten yang tercatat di BEJ
Sementara yang dimaksud sebagai nilai dasar adalah kumulatif jumlah
saham pada hari dasar dikali dengan harga dasar pada hari dasar.
Agar indeks hanya mencerminkan pergerakan harga saham saja maka
faktor-faktor yang bukan merupakan perubahan harga saham harus
dieliminasi sehingga nilai dasar harus selalu disesuaikan.
Penyesuaian Nilai Dasar :
NDB = (NPS + Nilai Penyesuaian) X NDS
NPS
Ket :
NDB = Nilai Dasar Baru setelah Corporate Action
NDS = Nilai Dasar Sebelumnya
NPS = Nilai Pasar Sebelumnya
8
Tabel 2.1
Metode Market Value Weighted Index
Harga
Saham
31 Desember
A
B
C
Total
Nilai Pasar
Jumlah Saham
1996
Rp
Rp
Rp
10
15
20
1,000,000
6,000,000
5,000,000
Rp
Rp
Rp
Rp
10,000,000
90,000,000
100,000,000
200,000,000
Nilai Dasar sama dengan Indeks dengan nilai 100
31 Desember 1997
A
Rp
12
1,000,000
Rp
12,000,000
B
Rp
10
Rp
120,000,000
C
Rp
20
12,000,000a
5,500,000b
Rp
110,000,000
Rp
242,000,000
Total
Nilai Dasar Baru
Nilai Pasar Sekarang
=
Nilai Dasar
242,000,000
=
200,000,000
=
1.21 X 100
=
121
a
Terjadi stock split 2 : 1 pada tahun tersebut
b
Perusahaan membayar sebesar 10% saham pada tahun tersebut
X
Nilai Indeks (awal)
X
100
Apabila terjadi stock splits atau reverse stock maka akan terjadi
penyesuaian secara otomatis karena penurunan pada harga saham akan di
offset dengan peningkatan dari jumlah outstanding saham.
Tabel 2.2
Pengaruh Perbedaan Nilai Pada
Metode Market Value Weighted Index
Saham
A
B
C
Nilai Indeks
Jumlah Saham
(Unit)
1,000,000
6,000,000
5,000,000
31 Desember 1996
Harga
Rp.
Rp.
Rp.
Nilai
10
15
20
Rp.
Rp.
Rp.
10,000,000
90,000,000
100,000,000
Rp.
200,000,000
100
Harga
Rp. 12
Rp. 15
Rp. 20
31 Desember 1997
Kasus A
Nilai
Harga
Rp. 12,000,000 Rp.
10
Rp. 90,000,000 Rp.
15
Rp. 100,000,000 Rp.
24
Kasus B
Nilai
Rp. 10,000,000
Rp. 90,000,000
Rp. 120,000,000
Rp.
Rp.
202,000,000
101
220,000,000
110
Dengan metode ini, tingkat kepentingan (bobot) dari individual saham
dalam sampel tergantung dari nilai pasar saham tersebut. Dengan
demikian, apabila terjadi perubahan dengan persentase tertentu pada
perusahaan besar akan memiliki dampak yang lebih besar dibandingkan
dengan perubahan dengan angka yang sama pada perusahaan kecil.
2. Metode Price Weighted Index
Metode perhitungan indeks ini merupakan metode yang menggunakan
rata-rata aritmatika dari harga saat ini, sehingga pergerakan indeks akan
9
dipengaruhi oleh perbedaan harga. Indeks ini lebih cocok digunakan untuk
mengindikasikan pergerakan harga dari saham tertentu. Dalam
perhitungan Dow Jones Industrial Average (DJIA) yang menggunakan
metode ini, seluruh harga-harga saham yang termasuk dalam perhitungan
indeks dijumlahkan kemudian dibagi dengan suatu nilai pembagi yang
akan disesuaikan bila terjadi stock split dan perubahan pada sampel
setiap saat.
Contoh perhitungan bila terjadi stock split :
Tabel 2.3
Contoh Metode Price Weighted Index
Saat Terjadi Stock Splits
A
B
C
Sebelum Stock Split
Stock Split 3 : 1
Harga
30
20
10
60 /3 = 20
Harga
10
20
10
40 / X = 20
X = 2 (angka pembagi yang baru)
Tabel 2.4
Pengaruh Perbedaan Harga Saham
Pada Metode Price Weighted Index
Periode T
Saham A
Saham B
Saham C
Total
Angka Pembagi
Rata-rata
Persentase perubahan
100
50
30
180
3
60
Periode T + 1
Kasus 1
Kasus 2
110
100
50
50
30
33
190
183
3
3
63.3
61
5.5
1.7
Penyesuaian terhadap angka pembagi ini dilakukan untuk meyakinkan
bahwa nilai indeks yang baru adalah sama dengan apabila tidak terjadi
stock split. Karena metode ini dibobot berdasarkan harganya, maka
saham dengan harga yang lebih tinggi memiliki pengaruh yang lebih besar
terhadap indeks dibandingkan dengan saham dengan harga yang lebih
murah.
Kelemahan dari metode ini adalah bila suatu perusahaan mengalami stock
split, maka harganya akan turun, dengan demikian bobot mereka didalam
10
indekspun akan berkurang, padahal sebenarnya perusahaan tersebut
adalah perusahaan besar dan penting.
3. Metode Unweighted Price Index
Dengan metode ini, semua saham memiliki bobot yang sama tanpa
melihat harga atau nilai pasarnya. Indeks ini dapat digunakan oleh setiap
individu yang memilih saham secara acak dari portofolio mereka dan
menginvestasikan jumlah yang sama untuk setiap saham (contoh : uang
sebesar Rp300 juta diinvestasikan untuk setiap saham yang ada pada
portofolio yaitu 100 lembar saham untuk saham A yang harganya @ Rp1
juta, 200 lembar saham untuk saham B yang harganya @ Rp500 ribu, dan
50 lembar saham C yang harganya @ Rp2 juta). Pergerakan aktual dari
indeks ini didasarkan pada rata-rata aritmatika dari persentase perubahan
harga saham dalam indeks.
Tabel 2.5
Contoh Persentase Perubahan Rata-rata Aritmatika
Harga Saham
T
T+1
Pertumbuhan
Harga Saham
A
1000
950
-0.05
B
500
575
0.15
C
2000
2100
0.05
Saham
Jumlah
0.15
Rata-rata = 0.15/3 = 0.05 = 5%
Nilai Index (T) x 1.05 = Nilai Index (T+1)
Permasalahan Dalam Perhitungan Indeks
Dari beberapa metode perhitungan indeks tersebut terdapat beberapa
permasalahan yaitu : pemilihan saham yang akan dimasukkan dalam
perhitungan, menentukan bobot untuk setiap saham dan bagaimana merataratakan saham-saham tersebut.
Pemilihan Sampel
Suatu indeks dapat didasarkan pada seluruh saham atau berdasarkan sampel
dari beberapa saham tertentu. Saat indeks pertama kali disusun,
keterbatasan pemrosesan data membuat ketidakpraktisan bila harus
memasukkan seluruh saham. Sebagai contoh, saat DJIA pertama kali
dipublikasikan pada tahun 1884, hanya 11 saham yang digunakan sebagai
sampel. Namun dengan semakin majunya teknologi komputer membuat relatif
mudah untuk memasukkan saham dalam jumlah yang lebih besar. Sebagai
11
hasilnya, indeks yang lebih baru seperti New York Stock Exchange dan the
American Stock Exchange menggunakan semua saham yang terdaftar di
bursanya.
Terdapat dua bursa utama yang menggunakan sampling dalam perhitungan
indeksnya yaitu S&P dan DJIA. Manfaat dari suatu indeks yang menggunakan
sampel dipengaruhi oleh tingkat dimana seseorang yakin dapat mengukur
pergerakan pada saham yang tidak termasuk dalam sampel berdasarkan
pergerakan saham yang termasuk dalam sampel.
Ketepatan perhitungan indeks dengan menggunakan sampel didasarkan pada
dua hal :
(i)
saham yang berasal dari beberapa perusahaan saja memiliki proporsi
yang cukup besar terhadap nilai total saham seluruh perusahaan;
(ii)
kecenderungan dari semua saham untuk bergerak ke arah yang sama
bersama-sama
Penggunaan sampel ini tergantung pada maksud penggunaannya. Jika suatu
perusahaan merupakan spesialis di bidang tertentu, misalnya saham teknologi
tinggi maka tidak dapat diwakili dengan melihat indeks saham yang bersifat
umum. Sementara bila tujuan dari indeks adalah untuk melihat perubahan
nilai dari semua saham maka sampel kecil dapat digunakan dengan tingkat
keyakinan yang lebih tinggi.
Pembobotan
Harga dari semua saham yang dimasukkan dalam indeks harus dikombinasikan
untuk menentukan nilai indeksnya. Setiap kali indeks dihitung, maka harus
ditentukan bagaimana tingkat kepentingan (bobot) dari setiap saham yang
termasuk dalam sampel. Dalam proses pembobotan tersebut kemudian dapat
timbul masalah. Sebagai contoh, DJIA dibentuk dengan memberikan setiap
saham yang termasuk dalam sampel suatu bobot yang proporsional dengan
tingkat harganya. Walaupun DJIA tidak memberikan alasan mengapa metode
tersebut yang mereka gunakan, tetap saja indeks tersebut digunakan secara
luas dan merupakan indikator yang banyak digunakan dalam melihat
pergerakan harga pasar secara umum.
Alasan pembobotan adalah untuk meyakinkan bahwa indeks merefleksikan
kepentingan relatif dari setiap saham agar sesuai dengan tujuan indeks. Dari
metode-metode perhitungan indeks yang ada, masing-masing memiliki
kelebihan dan kelemahan masing-masing.
Metode market value weighted indexes sangat penting bagi saham-saham
perusahaan besar yang mungkin berbeda dari saham perusahaan kecil.
Perbedaan utama adalah volatilitas yang cenderung lebih besar pada harga
12
saham perusahaan kecil dan kecenderungan yang lebih besar dari harga
saham perusahaan besar untuk bergerak sesuai trend umum dalam ekonomi.
Meskipun perhitungan indeks saham dalam DJIA tidak menggunakan metode
market value weighted, proses seleksi pemilihan sampelnya nyaris
memberikan hasil yang sama. Saham yang dimasukkan berasal dari
perusahaan besar. Sebagai konsekuensinya, pergerakan indeks DJIA serupa
dengan volatilitas dan pergerakan indeks yang berdasarkan metode market
value weighted.
Keuntungan lain dari metode market value weighted adalah penyesuaian
otomatis apabila terjadi stock split. Jika tidak ada perubahan dalam nilai
pasar agregat dari outstanding saham yang dipecah, tingkat kepentingannya
akan tetap sama, dan indeks tidak terpengaruh. Sementara untuk indeks yang
tidak dibobot berdasarkan nilai pasar tidak memiliki penyesuaian otomatis
seperti itu. Jika metode penyesuaian mengubah tingkat kepentingan dari
stock split, dapat mengakibatkan indeks yang bias. Saat salah satu dari saham
di DJIA dipecah, maka penyesuaian dibuat dengan mengubah angka pembagi
yang digunakan dalam perhitungan nilai rata-rata.
Meskipun suatu penyesuaian dibutuhkan untuk menghindari perubahan dalam
nilai rata-rata karena stock split, proses penyesuaian dan metode
pembobotan sendiri dapat menimbulkan bias. Jika saham yang dipecah
memiliki perilaku yang berbeda dibandingkan dengan saham yang lain, maka
nilai indeks akan menjadi bias.
Metode Perata-rataan
Dari sekelompok harga saham, baik yang dibobot maupun tidak, harus
dikombinasikan menjadi satu angka yang dapat merepresentasikan
sekelompok saham tersebut. Dua jenis rata-rata yang biasa digunakan di AS
yaitu arithmetic mean (rata-rata aritmatika) dan geometric mean (rata-rata
geometrika). Sebagian besar perhitungan indeks di bursa-bursa dunia seperti
New York Stock Exchange Indeces, S&P Indexes, DJIA dan the American Stock
Exchange Index didasarkan pada rata-rata aritmatika. Indeks yang
menggunakan rata-rata geometrika hanya index value line.
Suatu indeks yang didasarkan pada rata-rata geometrika akan meningkat lebih
lambat dan turun lebih cepat bila dibandingkan dengan indeks yang
didasarkan pada rata-rata aritmatika. Rata-rata aritmatika adalah
penjumlahan dari harga individual dibagi dengan jumlah saham, sementara
rata-rata geometrika adalah akar n dari perkalian n harga. Beberapa orang
mengklaim bahwa rata-rata aritmatika memiliki upward bias sementara ratarata geometrika memiliki downward bias. Hal ini antara lain ditunjukkan oleh
13
hasil perhitungan Fisher8 dengan menggunakan rata-rata aritmatika dan
geometrika atas perhitungan indeks dengan menggunakan metode equally
weighted relative price changes, yang ketika dibandingkan dengan Fisher
Lorie Rates of Return, menunjukkan bahwa arithmetika indeks memiliki
upward bias sementara geometrika indeks memiliki downward bias.
Beberapa Indeks Bursa Dunia
The Dow Jones Industrial Average (DJIA)
DJIA menggunakan rata-rata aritmatika dari harga 30 saham industri dalam
perhitungan indeksnya. Dengan menggunakan metode price weighted,
pengaruh saham tertentu terhadap perubahan nilai rata-rata indeks besarnya
proporsional terhadap harganya. Pada saat pertama kali diluncurkan DJIA
mencakup 11 saham, pada tahun 1916 bertambah menjadi 20 saham dan pada
1928 menjadi 30 saham. Dalam prosesnya terjadi beberapa kali pergantian
saham yang digunakan sebagai sampling untuk memperbaiki keterwakilan dari
DJIA.
Pada awalnya, DJIA dihitung dengan menjumlahkan harga-harga dari saham
yang termasuk dalam sampel dibagi dengan jumlah saham. Apabila terjadi
stock split atau pembagian dividen saham lebih dari 10% maka dilakukan
penyesuaian dengan mengalikan harga baru dari saham tersebut dengan
faktor tertentu (dividen saham lebih kecil dari 10% diabaikan). Misalnya
terjadi stock split 2:1, maka harga saham baru harus dikalikan dengan dua
untuk menghitung rata-ratanya. Pada tahun 1928, prosedurnya diubah. Sejak
saat itu, perhitungannya menjadi total harga dibagi dengan jumlah saham
yang telah disesuaikan sebagai nilai pembagi. Setiap kali terjadi stock split
atau dividen saham akan mengurangi nilai pembaginya. Dengan penyesuaian
ini perubahan pada angka pembagi akan mengurangi tingkat pentingnya
saham yang terpecah secara relatif terhadap saham-saham yang lain.
Disamping popularitas dari DJIA, juga banyak kritik yang muncul antara lain
berkaitan dengan tidak menggambarkan rata-rata harga saham sesungguhnya,
kurangnya keterwakilan sampel, penggunaan bobot harga secara implisit,
kemungkinan bias karena penyesuaian yang dilakukan serta tidak
dilakukannya adjustment untuk dividen saham yang jumlahnya kurang dari
10%.
The Standard & Poor’s 500 Composite
The S&P 500 Composite terdiri dari 400 saham industrial, 40 saham utilities,
20 saham transportasi dan 40 saham keuangan. Kontras dengan DJIA, tingkat
kepentingan dari saham-saham yang termasuk dalam indeks ini (bobot)
8
Lorie, James H, Peter Dodd, Mary Hamilton Kimpton, The Stock Market : Theorities and
Evidence, Dow Jones-Irwin, 1985 Second Edition.
14
ditentukan dengan nilai dari outstanding sahamnya. Indeks ini secara resmi
dideskripsikan sebagai base-weighted aggregative, dalam prakteknya
bobotnya akan disesuaikan bila ada stock dividen, penerbitan saham baru dan
lain-lain. Nilai pasar agregat dari saham di dalam indeks diekspresikan
sebagai persentase dari nilai rata-rata pasar saham dalam periode 1941-1943.
Persentase tersebut kemudian dibagi dengan 10 yang dipilih sebagai nilai
indeks pada periode dasar. Hal ini dilakukan untuk menempatkan indeks agar
sesuai dengan nilai aktual rata-rata harga saham.
Indeks harga saham hariannya pertama kali dipublikasikan pada tahun 1957,
meskipun indeks yang sifatnya kurang komprehensif sudah pernah
dipublikasikan sebelumnya. Indeks yang baru ini dibuat dengan data yang
ditarik ke belakang sampai tahun 1928 secara harian. Jumlah sampelnya lebih
banyak daripada DJIA. Pada tahun 1982, nilai agregat pasar dari 500 saham
tersebut mencapai hampir 80% dari seluruh saham yang ada di New York Stock
Exchange.
Suatu indeks komposit seperti S&P, memiliki beberapa keunggulan.
Lingkupnya yang lebih luas dan pembobotannya dilakukan secara eksplisit.
Lebih jauh tidak dibutuhkan penyesuaian bila terjadi stock split. Sementara
kritikan yang timbul mengatakan bahwa indeks S&P didominasi oleh
perusahaan-perusahaan besar dan nilai pembobotannya dapat menimbulkan
upward bias.
The New York Stock Exchange Composite (NYSE)
Pada tahun 1966, NYSE mengeluarkan indeks kompositnya sendiri yang
meliputi semua saham yang terdaftar di bursa. Indeks ini serupa dengan S&P
Indexes yang menggunakan metode market value weighted index. Indeks ini
dimaksudkan untuk mengukur perubahan dari nilai rata-rata harga saham
karena adanya aksi pasar. Nilai pasar agregatnya dikaitkan dengan nilai pada
periode dasar yaitu 31 Desember 1965.
Apabila terjadi stock split, tidak perlu dilakukan penyesuaian, tetapi nilai
dasarnya harus disesuaikan untuk memperhitungkan setiap perubahan dalam
kapitalisasi dan penerbitan saham baru atau delisting saham. Penyesuaian
dilakukan sehingga hubungan antara nilai dasar yang disesuaikan dan nilai
pasar sesudah perubahan adalah sama dengan antara nilai pasar sebelum
perubahan dan nilai dasar awal. Dengan demikian, indeks tidak terpengaruh
oleh faktor diluar perubahan harga di pasar.
The American Stock Exchange Price Level Index
The American Stock Exchange juga mengembangkan indeks pertamanya pada
tahun 1966. Indeks ini merupakan indeks yang tidak dibobot dari pergerakan
harga semua saham dan warrant yang diperdagangkan, yang diperoleh dari
penambahan atau pengurangan dari perubahan harga bersih rata-rata setiap
15
hari terhadap nilai indeks sebelumnya. Indeks ini berbeda secara substansial
dari pengukuran pasar saham yang biasa. Karena hanya perubahan bersih yang
dipertimbangkan, hubungan antara perubahan bersih terhadap harga saham
tidak dipertimbangkan.
Penggunaan metode perubahan harga bersih memiliki beberapa hal yang
menarik. Indeks ini menghindari permasalahan split karena satu-satunya
waktu dimana indeks terpengaruh adalah pada hari terjadinya split. Dalam
prakteknya, indeks penutupan pada hari sebelumnya disesuaikan bila stock
split, dividen saham atau cash dividend terjadi. Saat terjadi penerbitan
saham baru, angka pembagi yang digunakan untuk memperoleh perubahan
bersih rata-rata disesuaikan. Harga dasar dari indeks American Stock
Exchange yang pertama kali dikeluarkan adalah $16,88, yang merupakan
harga rata-rata pada 29 April 1966. Pada tahun 1973 ASE indeks diubah
sehingga menggunakan market value weighted index, yang identik dengan
konsep indeks NYSE.
(Daftar Beberapa Indeks Bursa Dunia pada Lampiran 1)
Bursa Efek Jakarta (BEJ)
Setelah terhenti sejak tahun 1956, BEJ diaktifkan kembali pada tanggal 10
Agustus 1977 dibawah kelolaan Bapepam. Perkembangannya hingga tahun
1987 cenderung sangat lambat dengan jumlah emiten hanya 24 dan rata-rata
nilai transaksi kurang dari Rp100 juta. Dengan dikeluarkannya deregulasi di
bidang perbankan dan pasar modal melalui Pakto 1988 barulah BEJ mulai
berkembang. Seiring dengan perkembangan tersebut dan untuk menjaga
obyektifitas serta mencegah kemungkinan adanya konflik kepentingan fungsi
pembinaan dan operasional bursa maka Pemerintah memutuskan untuk
melakukan swastanisasi BEJ. PT. Bursa Efek Jakarta resmi didirikan pada 13
Juli 1992.
Pada saat ini BEJ memiliki lima macam indeks harga saham yang secara resmi
dipublikasikan di media cetak dan elektronik, yaitu :
1. Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG)
IHSG pertama kali diperkenalkan pada 1 April 1983 sebagai indikator
pergerakan harga saham yang tercatat di bursa baik saham biasa maupun
saham preferen. Hari dasar yang dipergunakan untuk perhitungan IHSG
tersebut adalah pada 10 Agustus 1982 dengan jumlah saham yang tercatat
saat itu sebanyak 13 saham.
2. Indeks sektoral
Indeks sektoral BEJ merupakan sub indeks dari IHSG, yang terdiri dari 9
sektor menurut klasifikasi industri yang telah ditetapkan BEJ, yaitu :
sektor pertanian, pertambangan, industri dasar & kimia, aneka industri,
16
industri barang konsumsi, properti & real estate, transportasi &
infrastruktur, keuangan dan perdagangan, jasa & investasi. Indeks
sektoral diperkenalkan pada tanggal 2 Januari 1996 dengan nilai awal
indeks 100 untuk setiap sektor dan menggunakan hari dasar tanggal 29
Desember 1995.
3. Indeks LQ45
Indeks LQ45 terdiri dari 45 saham dengan likuiditas yang tinggi, yang
diseleksi berdasarkan kriteria tertentu. Kriteria pemilihan saham indeks
LQ45 adalah :
masuk dalam urutan 60 terbesar dari total transaksi saham di pasar
reguler (rata-rata nilai transaksi selama 12 bulan terakhir)
urutan berdasarkan kapitalisasi pasar (rata-rata nilai kapitalisasi
pasar selama 12 bulan terakhir)
telah tercatat di BEJ selama paling sedikit 3 bulan
keadaan keuangan perusahaan dan prospek pertumbuhannya,
frekuensi dan jumlah hari perdagangan transaksi pasar reguler.
Saham-saham yang termasuk dalam perhitungan indeks LQ45 secara rutin
dipantau perkembangan kinerjanya. Setiap tiga bulan sekali dilakukan
evaluasi atas pergerakan urutan saham-saham yang digunakan dalam
perhitungan indeks, sementara pergantian saham yang tidak memenuhi
kriteria akan dilakukan setiap enam bulan sekali yaitu pada awal bulan
Februari dan Agustus.
Indeks LQ45 dihitung dengan menggunakan tanggal 13 Juli 1994 sebagai
hari dasar. Untuk seleksi awal digunakan data pasar dari Juli 1993 – Juni
1994, dimana terpilih 45 emiten yang meliputi 72% dari total kapitalisasi
pasar dan 72,5% dari total nilai transaksi di pasar reguler.
4. Jakarta Islamic Index (JII)
BEJ bekerja sama dengan PT. Danareksa Investment Management (DIM)
telah pula mengeluarkan indeks saham yang dibuat berdasarkan prinsip
syariah Islam, yaitu Jakarta Islamic Index (JII). JII terdiri dari 30 jenis
saham yang dipilih dari saham-saham yang sesuai dengan syariah Islam.
Pengkajian ulang terhadap saham-saham yang termasuk dalam JII
dilakukan setiap 6 bulan sekali, dengan penentuan komponen indeks
dilakukan pada bulan Januari dan Juli setiap tahunnya.
5. Indeks individual, yaitu indeks harga masing-masing saham terhadap
harga dasarnya.
17
IHSI diperkenalkan pertama kalinya oleh BEJ pada tanggal 15 April 1983.
Berbeda dengan indeks-indeks lainnya yang metode perhitungannya
menggunakan metode market value weighted average index, IHSI
merupakan indikator perubahan harga suatu saham dibandingkan dengan
harga perdananya. Rumus perhitungannya adalah harga pasar sekarang
dibandingkan dengan harga pada hari dasar dikali dengan 100.
18
III PERHITUNGAN INDEKS HARGA SAHAM PERBANKAN
Dalam menjalankan aktivitasnya, perbankan sangat tergantung pada
kepercayaan nasabahnya terutama para pemilik dana. Jika kepercayaan
masyarakat terhadap suatu bank hilang maka hampir dapat dipastikan bank
tersebut akan mengalami kesulitan. Ketidakpercayaan terhadap suatu bank
dapat menular kepada bank yang lain dan bahkan terhadap sistem perbankan
secara keseluruhan sebagaimana terjadi pada pertengahan tahun 1997, yang
berakibat pada terjadinya krisis perbankan. Mengingat sekitar 87,1% dari total
aset industri keuangan dikuasai oleh perbankan maka krisis yang terjadi pada
sektor perbankan juga berarti krisis di sektor keuangan.
Mengingat pentingnya peranan perbankan dalam stabilitas sistem keuangan
dan perekonomian, Bank Indonesia selaku otoritas pengawas perbankan terus
berupaya memantau dan melakukan berbagai langkah untuk memelihara
kesehatan perbankan yang pada gilirannya dapat membawa pada kestabilan
sistem keuangan secara keseluruhan. Untuk meningkatkan efektivitas
pemantauan diperlukan kegiatan surveillance yang lebih intensif atas
beberapa indikator yang dapat mempengaruhi stabilitas perbankan dan sektor
keuangan.
Perkembangan pasar modal merupakan salah satu indikator yang terus
dipantau. Pemantauan terhadap pasar modal dilakukan selain karena pasar
modal merupakan bagian dari sistem keuangan juga karena sejumlah bank
merupakan emiten di pasar tersebut. Pergerakan saham bank yang sudah go
public diperkirakan dapat mempengaruhi kestabilan sistem keuangan. Hal ini
mengingat bahwa dari 139 bank yang ada di Indonesia saat ini, sebanyak 26
bank sudah go public. Ke 26 bank tersebut menguasai 75,2% (akhir 2003) dari
aset perbankan atau sekitar 67% dari total aset industri keuangan.
Pergerakan di pasar modal sangat dipengaruhi oleh ekspektasi para pelakunya
yang terbentuk oleh gabungan faktor-faktor fundamental, teknikal, dan
sentimen. Jika terjadi ekspektasi positif, minat untuk membeli akan
meningkat yang akan menggerakkan harga ke atas. Sebaliknya, ekspektasi
negatif akan mendorong harga menurun karena tekanan jual akan meningkat.
Dengan memperhatikan karakter pasar modal tersebut pergerakan saham
perbankan yang sudah go public dapat digunakan sebagai salah satu indikator
kestabilan sistem keuangan. Kendala yang dihadapi adalah sampai saat ini
indeks saham khusus perbankan belum tersedia secara resmi.
Hal ini kemudian menjadi alasan bagi pengembangan kajian ini lebih lanjut.
Dalam kajian ini akan dicoba untuk mengembangkan perhitungan indeks
khusus perbankan yang dapat mewakili perkembangan kondisi emiten
perbankan di pasar modal. Dalam perhitungan ini akan digunakan pendekatan
yang sedekat mungkin dengan metode perhitungan yang digunakan oleh BEJ
19
dalam menghitung baik IHSG maupun indeks sektoral, sehingga hasil
perhitungan indeks perbankan tersebut dapat dibandingkan dengan kedua
indeks yang telah ada tersebut.
Penetapan indeks saham perbankan diharapkan dapat menjadi indikator awal
untuk mengetahui kinerja perbankan Indonesia selain menggunakan laporan
bulanan bank umum yang terbit setiap bulannya dengan rentang waktu lebih
dari satu bulan.
A. Pemilihan Sampel
Dalam perhitungan indeks saham perbankan ini digunakan data seluruh
bank yang pernah listing di BEJ, baik yang sampai saat ini masih terdaftar
maupun yang telah mengalami delisting (daftar bank yang pernah/masih
listing di BEJ pada Lampiran 2). Dari total 45 bank yang pernah terdaftar
di Bursa Efek Jakarta, pada April 2004 jumlah bank yang masih terdaftar
di BEJ adalah 26 bank sementara 19 bank lainnya telah mengalami
delisting. Dengan menggunakan saham seluruh bank yang terdaftar di
bursa diharapkan indeks memiliki tingkat keterwakilan yang cukup baik
dan kelemahan-kelemahan yang diakibatkan karena penggunaan sample
akan bisa dihilangkan.
B. Penetapan Tahun Dasar
Perhitungan indeks saham perbankan dalam kajian ini menggunakan
tahun dasar 29 Desember 1995, dimana indeks pada saat itu ditetapkan
sebesar 100. Adapun hal-hal yang melatarbelakangi penetapan tahun
dasar tersebut adalah :
a. Dapat memberikan gambaran satu
perkembangan perbankan Indonesia
siklus
yang
utuh
dari
Agar hasil perhitungan indeks perbankan tersebut dapat memberikan
gambaran yang lebih akurat maka digunakan tahun dasar tersebut,
dimana saat tersebut kondisi perbankan masih dapat dikatakan
beroperasi dalam kondisi normal, kemudian menghadapi krisis dan
memasuki masa normal kembali. Dengan demikian dapat diidentifikasi
pergerakan harga saham bank tidak hanya berdasarkan faktor
keuangannya saja tapi juga kondisi yang melingkupinya pada saat itu.
b. Diharapkan dapat menangkap momen terjadinya krisis
Perbankan Indonesia sempat mengalami krisis yang cukup parah per
akhir 1997 sampai dengan 1999. Berbagai indikator perbankan
menunjukkan pemburukan yang cukup signifikan. Mengingat salah
satu tujuan dari penyusunan indeks perbankan ini adalah untuk
menangkap sinyal-sinyal terjadinya krisis sehingga di masa depan hal
20
ini dapat diantisipasi sebelum menjadi parah, maka periode
terjadinya krisis dimasukkan ke dalam perhitungan indeks.
c. Indeks sektoral di BEJ menggunakan tahun dasar yang sama
Dengan mengunakan tahun dasar yang sama diharapkan dapat lebih
meningkatkan keterbandingan diantara indeks sektor keuangan dan
indeks saham perbankan dimana keduanya memiliki keterkaitan yang
sangat erat mengingat sebagian besar saham yang ada di sektor
keuangan dikuasai oleh perbankan.
C. Metode Yang Digunakan
Seperti telah disebutkan pada bab sebelumnya, terdapat berbagai macam
metode perhitungan indeks yang digunakan bursa-bursa di seluruh dunia.
Pemilihan metode apa yang akan digunakan tergantung pada bursa yang
akan mengeluarkan indeks tersebut dengan melakukan penyesuaian
terhadap karakteristik data dan tujuan dipublikasikannya indeks tersebut.
Masing-masing metode perhitungan indeks memiliki kelebihan dan
kekurangannya sendiri-sendiri, sehingga tergantung dari pemakai untuk
memilih metode dengan kekurangan yang seminimal mungkin sesuai
dengan keperluannya.
Dari beberapa macam metode perhitungan indeks yang digunakan oleh
berbagai bursa di dunia tersebut, dalam kajian ini ditetapkan untuk
menggunakan metode market value weighted average index (metode
market value). Terdapat beberapa alasan mengapa dalam kajian ini
ditetapkan penggunaan metode market value tersebut, antara lain :
a. Merupakan metode perhitungan indeks yang banyak digunakan di
dunia
Metode market value digunakan oleh sebagian besar bursa dunia,
hanya beberapa bursa saja yang menggunakan indeks dengan metode
selain market value (lihat lampiran). Dengan metode market value ini
diharapkan setiap pergerakan harga yang terjadi pada suatu saham
dapat terlihat dan dapat menggambarkan kinerja saham tersebut
dimata investor.
b. Metode ini cocok untuk mengindikasikan perubahan dalam nilai pasar
saham secara agregat
Dengan menggunakan metode ini maka akan memberikan gambaran
pergerakan harga saham secara agregat yang cukup akurat mengingat
perhitungannya dilakukan secara tertimbang dengan menggunakan
jumlah saham yang beredar (outstanding) sebagai bobotnya. Dengan
demikian, emiten yang memiliki nilai pasar (harga dikali dengan
jumlah saham outstanding) lebih besar (yang berarti juga perusahaan
21
besar) akan memiliki pengaruh yang lebih besar bila dibandingkan
dengan perusahaan kecil yang nilai pasarnya juga kecil.
c. Digunakan pula oleh BEJ dalam perhitungan IHSG dan indeks sektoral
termasuk indeks sektor keuangan.
Dengan penggunaan metode yang sama, diharapkan indeks perbankan
ini dapat dibandingkan dengan IHSG dan indeks sektor keuangan yang
dibuat oleh BEJ. Dengan demikian, indeks ini tidak akan berdiri
sendiri, penggunaannya akan lebih bermanfaat bila digunakan
bersama-sama dengan indeks lainnya.
Dengan menggunakan formula seperti perhitungan indeks di BEJ, maka
rumus dasar perhitungan indeks saham perbankan yang digunakan adalah
:
Indeks = Nilai Pasar X 100
Nilai Dasar
Nilai Pasar adalah nilai kumulatif dari jumlah saham outstanding hari ini
dikali harga pasar hari ini (kapitalisasi pasar), dengan rumus :
N
Nilai Pasar = ∑
cini
i=1
Agar indeks hanya mencerminkan pergerakan harga saham saja maka
faktor-faktor yang bukan merupakan perubahan harga saham harus
dieliminasi sehingga nilai dasar harus selalu disesuaikan.
Rumus penyesuaian Nilai Dasar :
NDB = (NPS + Nilai Penyesuaian) X NDS
NPS
Ket :
NDB = Nilai Dasar Baru setelah Corporate Action
NDS = Nilai Dasar Sebelumnya
22
NPS = Nilai Pasar Sebelumnya
Sementara untuk perhitungan nilai penyesuaiannya disesuaikan dengan
jenis corporate action yang terjadi, yaitu :
a. Penawaran saham perdana
Nilai penyesuaian = jumlah penerbitan/penawaran saham perdana X
harga saham
b. Penambahan pencatatan saham yang berasal dari partial listing,
company listing, penukaran obligasi konversi dan penukaran waran.
Nilai penyesuaian = jumlah penambahan saham X harga akhir saham
pada hari sebelumnya
c. Penyesuaian jumlah saham akibat adanya HMETD (Hak Memesan Efek
Terlebih Dahulu)
Nilai penyesuaian = jumlah penambahan saham X harga pelaksanaan
Harga pelaksanaan adalah harga yang telah ditetapkan emiten kepada
pemegang saham lama untuk membeli satu saham baru
d. Saat saham di-delisting
Nilai penyesuaian = jumlah pengurangan/penarikan saham X
harga akhir saham pada hari sebelumnya
Sementara itu terdapat corporate action tertentu dimana tidak perlu
dilakukan penyesuaian nilai dasar karena peningkatan jumlah outstanding
saham disatu sisi akan diimbangi oleh penurunan harga saham disisi yang
lain secara proporsional (dan sebaliknya) sehingga nilai pasar relatif tidak
mengalami perubahan. Corporate action yang termasuk dalam kriteria ini
antara lain : stock split, dan reverse stock.
D. Beberapa Pengecualian
Beberapa bank yang mengalami penambahan jumlah saham sangat besar
antara lain karena mengikuti program rekapitalisasi sehingga sahamnya
naik tiba-tiba dalam jumlah yang luar biasa besar tidak dimasukkan dalam
perhitungan indeks saham perbankan karena menyebabkan gangguan
dalam pergerakan indeksnya. Hal ini mengingat penambahan saham
tersebut jumlahnya bisa mencapai lebih dari 50% jumlah seluruh saham
outstanding di BEJ pada saat itu (sekitar tahun 1999). Bank-bank tersebut
tetap dimasukkan dalam perhitungan indeks perbankan namun dengan
jumlah saham outstanding sebelum dimasukkannya saham hasil
rekapitalisasi dimaksud. Hal ini didasarkan pada praktek yang dilakukan
23
oleh BEJ yang juga mengeluarkan tambahan saham akibat rekapitalisasi
tersebut dalam perhitungan IHSG dan indeks sektor keuangan. BEJ baru
memasukkan kembali seluruh saham tersebut dalam perhitungan IHSG
pada 2 Agustus 2004.
Bank-bank dimaksud adalah : Bank Danamon, Bank Niaga, Bank
Internasional Indonesia, Bank Permata, Bank Lippo dan BNI (sampai saat
ini masih listing) Inter Pacific Bank, Bank Tiara Asia, dan Bank PDFCI
(sudah delisting).
E. Contoh Perhitungan :
Dengan menggunakan formula perhitungan seperti indeks BEJ, maka
perhitungan indeks saham perbankan menjadi sebagai berikut:
a. Pada 29 Desember 1995 yang akan digunakan sebagai tahun dasar,
terdapat 22 saham bank yang terdaftar di bursa. Perhitungan nilai
dasar indeks saham perbankan pada tanggal tersebut adalah :
Tabel 3.1
Perhitungan IHSBank Pada Tahun Dasar
29 Desember 1995
Jumlah Saham (Unit)
Sebelumnya
Hari Ini
0
26,149,752
0
448,000,000
0
821,107,363
0
251,229,600
0
81,865,512
0
316,303,104
0
300,902,312
0
115,554,834
0
43,200,000
0
285,660,000
0
62,500,000
0
100,000,000
0
19,085,600
0
93,750,000
0
50,000,000
0
75,000,000
0
150,000,000
0
108,000,000
0
120,000,000
0
40,000,000
0
74,500,000
0
104,000,000
Saham
PT BANK UMUM NASIONAL
PT BANK DANAMON INDONESIA Tbk
PT. BANK DAGANG NEGARA INDONESIA, Tbk
PT BANK PERMATA Tbk
PT BANK DUTA, Tbk
PT BANK INTERNASIONAL INDONESIA Tbk
PT BANK PAN INDONESIA, Tbk
PT BANK NIAGA, Tbk
PT BANK TAMARA Tbk
PT LIPPO BANK
PT BANK NISP, Tbk
PT BANK SURYA Tbk
PT INTER PACIFIC BANK
PT BANK PDFCI, Tbk
PT BANK INDOVEST
PT BANK RAMA Tbk
PT BANK TIARA ASIA Tbk
PT BANK MASHILL UTAMA
PT MODERN BANK
PT FICORINVEST BANK Tbk
PT BANK PAPAN SEJAHTERA Tbk
PT BANK INDONESIA RAYA
TOTAL
Harga Saham (Rp)
Sebelumnya
Hari Ini
0
1,425
0
3,000
0
1,875
0
3,550
0
1,300
0
7,575
0
1,600
0
4,550
0
2,100
0
3,525
0
1,400
0
1,400
0
1,850
0
1,450
0
1,050
0
1,700
0
2,300
0
1,025
0
1,175
0
2,000
0
2,900
0
2,225
Nilai Pasar (Rp)
Sebelumnya
Hari Ini
0
37,263,396,600
0
1,344,000,000,000
0
1,539,576,305,625
0
891,865,080,000
0
106,425,165,600
0
2,395,996,012,800
0
481,443,699,200
0
525,774,494,700
0
90,720,000,000
0
1,006,951,500,000
0
87,500,000,000
0
140,000,000,000
0
35,308,360,000
0
135,937,500,000
0
52,500,000,000
0
127,500,000,000
0
345,000,000,000
0
110,700,000,000
0
141,000,000,000
0
80,000,000,000
0
216,050,000,000
0
231,400,000,000
10,122,911,514,525
Nilai Dasar =
10,122,911,514,525
Nilai Pasar =
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
Indeks =
=
10,122,911,514,525
X
100
100
b. Pada tanggal 2 Januari sd 7 Februari 1996, tidak terdapat
penambahan jumlah saham dari bank yang telah listing ataupun
24
saham dari bank yang baru masuk ke bursa sehingga tidak perlu
dilakukan penyesuaian terhadap nilai dasar. Perhitungan indeks
dilakukan dengan menggunakan rumus dasar harga pasar sekarang
dibagi dengan nilai dasar dikalikan dengan 100.
Tabel 3.2
Perhitungan IHSBank Tanpa Penyesuaian NDS
Tanggal
1/2/1996
1/3/1996
1/4/1996
1/5/1996
1/8/1996
1/9/1996
1/10/1996
1/11/1996
1/12/1996
1/15/1996
1/16/1996
1/17/1996
1/18/1996
1/19/1996
1/22/1996
1/23/1996
1/24/1996
1/25/1996
1/26/1996
1/29/1996
1/30/1996
1/31/1996
2/1/1996
2/2/1996
2/5/1996
2/6/1996
2/7/1996
Nilai Dasar Awal (Rp)
Nilai Pasar Sekarang (Rp)
IHSBank
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,122,911,514,525
10,049,681,151,575
10,472,872,319,300
10,674,759,160,975
10,660,540,082,550
10,589,605,070,675
10,622,975,490,500
10,479,179,685,625
10,574,047,192,375
10,684,807,914,275
10,873,169,547,025
10,825,655,933,025
11,001,436,969,050
10,975,906,106,250
11,031,165,862,200
11,154,497,566,875
11,450,868,850,125
11,487,025,551,150
11,430,314,672,750
11,281,394,841,025
11,036,610,766,400
11,207,183,444,950
11,643,928,270,725
11,797,239,429,300
11,984,212,414,875
11,840,187,067,225
12,029,120,910,975
12,094,870,616,925
99.28
103.46
105.45
105.31
104.61
104.94
103.52
104.46
105.55
107.41
106.94
108.68
108.43
108.97
110.19
113.12
113.48
112.92
111.44
109.03
110.71
115.03
116.54
118.39
116.96
118.83
119.48
c. Pada 8 Februari 1996, Bank Niaga melakukan konversi obligasi
menjadi saham sehingga menambah jumlah sahamnya di bursa.
Dengan adanya penambahan saham tersebut maka nilai dasar semula
harus disesuaikan. Contoh perhitungannya adalah :
25
Tabel 3.3
Perhitungan IHSBank Dengan Penyesuaian Terhadap NDS
8 Februari 1996 : Konversi obligasi menjadi saham Bank Niaga
Jumlah Saham (Unit)
Sebelumnya
Hari Ini
26,149,752 26,149,752
821,107,363 821,107,363
81,865,512 81,865,512
43,200,000 43,200,000
100,000,000 100,000,000
93,750,000 93,750,000
50,000,000 50,000,000
75,000,000 75,000,000
150,000,000 150,000,000
108,000,000 108,000,000
120,000,000 120,000,000
40,000,000 40,000,000
77,480,000 77,480,000
104,000,000 104,000,000
560,000,000 560,000,000
316,303,104 316,303,104
115,554,834 137,289,234
300,902,312 300,902,312
285,660,000 285,660,000
251,229,600 251,229,600
19,085,600 19,085,600
62,500,000 62,500,000
Saham
PT BANK UMUM NASIONAL
PT. BANK DAGANG NEGARA INDONESIA, Tbk
PT BANK DUTA, Tbk
PT BANK TAMARA Tbk
PT BANK SURYA Tbk
PT BANK PDFCI, Tbk
PT BANK INDOVEST
PT BANK RAMA Tbk
PT BANK TIARA ASIA Tbk
PT BANK MASHILL UTAMA
PT MODERN BANK
PT FICORINVEST BANK Tbk
PT BANK PAPAN SEJAHTERA Tbk
PT BANK INDONESIA RAYA
PT BANK DANAMON
PT BANK INTERNASIONAL INDONESIA Tbk
PT BANK NIAGA, Tbk
PT BANK PAN INDONESIA, Tbk
PT LIPPO BANK
PT BANK PERMATA Tbk
PT INTER PACIFIC BANK
PT BANK NISP, Tbk
TOTAL
Harga Saham (Rp)
Sebelumnya
Hari Ini
2,300
2,300
2,375
2,300
1,475
1,475
2,100
2,100
1,175
1,175
1,450
1,450
1,050
1,050
1,700
1,700
2,700
2,775
1,300
1,300
1,250
1,250
2,300
2,225
2,575
2,500
2,350
2,350
3,375
3,350
9,900
9,900
5,200
5,200
1,550
1,550
4,275
4,300
3,100
3,100
1,850
1,850
1,350
1,375
Nilai Pasar (Rp)
Sebelumnya
Hari Ini
60,144,429,600
60,144,429,600
1,950,129,987,125 1,888,546,934,900
120,751,630,200
120,751,630,200
90,720,000,000
90,720,000,000
117,500,000,000
117,500,000,000
135,937,500,000
135,937,500,000
52,500,000,000
52,500,000,000
127,500,000,000
127,500,000,000
405,000,000,000
416,250,000,000
140,400,000,000
140,400,000,000
150,000,000,000
150,000,000,000
92,000,000,000
89,000,000,000
199,511,000,000
193,700,000,000
244,400,000,000
244,400,000,000
1,890,000,000,000 1,876,000,000,000
3,131,400,729,600 3,131,400,729,600
600,885,136,800
713,904,016,800
466,398,583,600
466,398,583,600
1,221,196,500,000 1,228,338,000,000
778,811,760,000
778,811,760,000
35,308,360,000
35,308,360,000
84,375,000,000
85,937,500,000
12,094,870,616,925 12,143,449,444,700
Nilai Penyesuaian =
Nilai Dasar Sebelum =
Nilai Pasar Sebelum =
Nilai Pasar Baru =
Nilai Dasar Baru =
=
Indeks =
=
21,734,400
X
5,200
=
113,018,880,000
10,122,911,514,525
12,094,870,616,925
12,143,449,444,700
12,094,870,616,925
113,018,880,000
+
12,094,870,616,925
10,217,503,689,832
12,143,449,444,700
10,217,503,689,832
118.85
X
X 10,122,911,514,525
100
d. Penyesuaian nilai dasar juga dilakukan bila ada penerbitan saham
baru atau Initial Public Offering (IPO) oleh bank. Sebagai contoh IPO
Bank BNI pada 25 November 1996 yang menyebabkan jumlah saham
outstanding di BEJ mengalami peningkatan.
26
Tabel 3.4
25 November 1996 : IPO BNI
Perhitungan IHSBank Saat Terjadi IPO
Jumlah Saham (Unit)
Sebelumnya
Hari Ini
313,600,178 313,600,178
821,107,363 821,107,363
81,865,512
81,865,512
95,400,000
95,400,000
100,000,000 100,000,000
93,750,000
93,750,000
50,000,000
50,000,000
105,000,000 105,000,000
180,000,000 180,000,000
108,000,000 108,000,000
120,000,000 120,000,000
80,000,000
80,000,000
77,480,000
77,480,000
249,600,000 249,600,000
1,120,000,000 1,120,000,000
967,184,602 967,184,602
189,089,321 189,089,321
300,902,312 300,902,312
428,490,000 428,490,000
252,571,694 252,571,694
19,085,600
19,085,600
62,500,000
62,500,000
0
4,296,726,720
Saham
PT BANK UMUM NASIONAL
PT. BANK DAGANG NEGARA INDONESIA, Tbk
PT BANK DUTA, Tbk
PT BANK TAMARA Tbk
PT BANK SURYA Tbk
PT BANK PDFCI, Tbk
PT BANK INDOVEST
PT BANK RAMA Tbk
PT BANK TIARA ASIA Tbk
PT BANK MASHILL UTAMA
PT MODERN BANK
PT FICORINVEST BANK Tbk
PT BANK PAPAN SEJAHTERA Tbk
PT BANK INDONESIA RAYA
PT BANK DANAMON
PT BANK INTERNASIONAL INDONESIA Tbk
PT BANK NIAGA, Tbk
PT BANK PAN INDONESIA, Tbk
PT LIPPO BANK
PT BANK PERMATA Tbk
PT INTER PACIFIC BANK
PT BANK NISP, Tbk
PT BNI, Tbk
TOTAL
Harga Saham (Rp)
Sebelumnya
Hari Ini
1,550
1,550
2,125
2,200
1,675
1,625
1,750
1,800
1,900
1,900
2,200
2,150
1,275
1,275
1,600
1,600
2,350
2,350
2,075
2,075
1,600
1,575
2,000
2,000
1,725
1,725
2,600
2,625
2,275
2,150
2,325
2,300
5,000
5,400
2,100
2,100
3,650
3,750
3,250
3,250
1,600
1,600
2,650
2,650
0
850
Nilai Pasar (Rp)
Sebelumnya
Hari Ini
486,080,275,900 486,080,275,900
1,744,853,146,375 1,806,436,198,600
137,124,732,600 133,031,457,000
166,950,000,000 171,720,000,000
190,000,000,000 190,000,000,000
206,250,000,000 201,562,500,000
63,750,000,000
63,750,000,000
168,000,000,000 168,000,000,000
423,000,000,000 423,000,000,000
224,100,000,000 224,100,000,000
192,000,000,000 189,000,000,000
160,000,000,000 160,000,000,000
133,653,000,000 133,653,000,000
648,960,000,000 655,200,000,000
2,548,000,000,000 2,408,000,000,000
2,248,704,199,650 2,224,524,584,600
945,446,605,000 1,021,082,333,400
631,894,855,200 631,894,855,200
1,563,988,500,000 1,606,837,500,000
820,858,005,500 820,858,005,500
30,536,960,000
30,536,960,000
165,625,000,000 165,625,000,000
0
3,652,217,712,000
13,899,775,280,225 17,567,110,382,200
Nilai Penyesuaian =
Nilai Dasar Sebelum =
Nilai Pasar Sebelum =
Nilai Pasar Baru =
Nilai Dasar Baru =
=
Indeks =
=
4,296,726,720
X
850
=
3,652,217,712,000
11,427,520,609,041
13,899,775,280,225
17,567,110,382,200
+ 3,652,217,712,000
13,899,775,280,225
13,899,775,280,225
14,430,144,200,515
17,567,110,382,200
14,430,144,200,515
121.74
X
X 11,427,520,609,041
100
e. Sementara bila terjadi stock split atau stock reverse tidak dilakukan
penyesuaian terhadap nilai dasar karena secara total nilai pasarnya
tidak mengalami perubahan.
27
IV EVALUASI PERKEMBANGAN KINERJA PERBANKAN DAN
HARGA SAHAM BANK YANG TERDAFTAR DI BEJ
Perbankan Indonesia pernah menghadapi masa yang sangat sulit pada waktu
krisis yang melanda pada tahun 1997. Semua indikator utama perbankan
menunjukkan kemerosotan yang cukup signifikan. Kondisi ini secara
berangsur-angsur memang pulih dan kondisi perbankan saat ini bisa dikatakan
sudah cukup baik, namun setelah mengeluarkan biaya yang tidak sedikit. Dari
pengalaman masa lalu tersebut kita dapat belajar betapa pentingnya upaya
untuk menjaga kestabilan perbankan dan kestabilan sistem keuangan secara
keseluruhan.
Perkembangan indeks perbankan dapat menjadi salah satu ukuran untuk
melihat bagaimana perkembangan suatu bank. Dengan mengetahui indeks
dari saham-saham perbankan maka dapat dijadikan suatu ukuran kinerja dari
saham-saham bank yang diperdagangkan di bursa. Apalagi harga saham selain
dipengaruhi oleh faktor fundamental juga sangat dipengaruhi oleh sentimen
yang ada pada saat itu. Perkembangan harga saham dapat menjadi gambaran
seperti apa persepsi publik terhadap bank pada suatu saat tertentu.
A. Perkembangan Kinerja Perbankan
Krisis yang melanda Indonesia sejak tahun 1997 tampaknya memberikan
dampak yang cukup berat termasuk bagi Perbankan Indonesia. Dari
indikator perbankan yang ada menunjukkan betapa beratnya efek dari
krisis tersebut. Permodalan bank menjadi negatif, kredit perbankan
dipenuhi oleh kredit dengan kualitas non performing, bank-bank
mengalami kerugian yang tidak sedikit sehingga ROAnya menjadi negatif
sementara sumber pendanaan bankpun mengalami penurunan.
Kondisi tersebut akhirnya memaksa Pemerintah untuk melakukan program
rekapitalisasi perbankan sebagai salah satu upaya untuk menyehatkan
kembali perbankan Indonesia. Program rekapitalisasi ini sendiri memakan
biaya yang tidak sedikit mengingat pemerintah harus menerbitkan obligasi
sebesar Rp430,4 triliun. Secara umum program ini berhasil memperbaiki
kinerja perbankan Indonesia yang secara berangsur-angsur mulai membaik
kembali walaupun masih terdapat beberapa permasalahan yang harus
dibenahi.
Program penyehatan perbankan yang dilakukan juga telah menyusutkan
jumlah saham bank yang terdaftar di bursa. Bila pada awal tahun 1996
terdapat 45 bank yang go public maka per April 2004 terdapat 26 bank.
Penyebab delisting bank tersebut dari Bursa Efek Jakarta (BEJ) antara
lain karena penutupan bank, ataupun merger dengan bank lain. Selain
terdapat bank yang delisting, juga terdapat bank-bank yang baru
belakangan terdaftar di bursa. Bank-bank besar yang baru terdaftar di
28
bursa pada/setelah tahun 2000 diantaranya adalah BCA, Bank Mandiri dan
BRI.
Berikut perkembangan kinerja bank-bank go public :
1. Dana Pihak Ketiga
Sampai dengan pertengahan tahun 2000, dana pihak ketiga cenderung
bergerak lambat dalam jumlah yang relatif kecil. Selain karena akibat
krisis hal ini juga disebabkan oleh belum masuknya bank-bank besar
sebagai bank go public. Baru setelah BCA mendaftarkan diri di BEJ
sebagai bank go public jumlah DPK meningkat secara cukup
signifikan. Selain itu mulai membaiknya kondisi perekonomian pasca
krisis serta program penyehatan perbankan yang dilakukan turut
membantu memulihkan kembali kepercayaan masyarakat terhadap
perbankan nasional salah satunya dengan diberlakukannya blanket
guarantee pada tahun 1999.
2. Kredit dan Non Performing Loans (NPLs)
Walaupun terjadi krisis, outstanding kredit bank-bank go public tidak
langsung mengalami penurunan. Sampai awal 1999 kredit masih
tinggi, namun sayangnya outstanding kredit tersebut sebagian besar
terdiri dari kredit dengan kualitas non performing. Hal ini terlihat
dari rasio NPLs yang sempat mencapai level 55,48% pada Februari
1999 yang merupakan rasio NPls tertinggi.
Dalam rangka program penyehatan perbankan maka sejalan dengan
program rekapitalisasi telah dilakukan pengalihan kredit macet yang
ada di bank-bank ke Badan Penyehatan Perbankan Nasional (BPPN).
Hal ini telah menyebabkan turunnya outstanding kredit secara cukup
signifikan ke level seperti sebelum terjadinya krisis. Seiring dengan
itu secara perlahan rasio NPL pun mengalami penurunan.
Secara perlahan outstanding kredit mulai menunjukkan peningkatan
kembali. Peningkatan yang cukup pesat terjadi pada pertengahan
tahun 2003 yaitu dengan masuknya Bank Mandiri sebagai salah satu
anggota bursa dan menjadi bank go public. Pada posisi April 2004
jumlah outstanding kredit bank-bank yang go public telah melampaui
jumlah kredit sewaktu terjadinya krisis. Peningkatan outstanding
kredit ini diikuti pula oleh penurunan rasio NPL gross, dimana pada
April 2004 telah menjadi 8,24%.
29
Grafik 4.1
t riliun Rp
Grafik 4.2
%
%
300
60
250
50
200
40
P e rk e m bangan D P K, Kre dit
700
NPL
LDR
600
(skala kanan)
500
DPK
(skala kiri)
400
150
30
300
100
KREDIT
200
20
(skala kiri)
50
100
0
Jan- Oct 96
96
Jul97
Apr- Jan- Oct 98
99
99
Jul00
Apr- Jan- Oct 01
02
02
Jul-
Apr -
03
04
10
Jun-
Mar -
Dec-
Sep-
Jun-
Mar-
Dec-
Sep-
Jun-
Mar-
97
98
98
99
00
01
01
02
03
04
3. Rasio Kredit Terhadap DPK
Pada periode sebelum krisis sampai beberapa waktu setelah krisis
(pertengahan 1999) jumlah outstanding kredit melampaui jumlah
dana pihak ketiga (DPK) yang berhasil dihimpun oleh bank sehingga
rasio Kredit terhadap DPK melampaui 100%. Selain karena banyaknya
kredit yang non performing yang saat itu belum dialihkan ke BPPN,
peningkatan outstanding kredit yang cukup signifikan pada Januari
1998 sampai dengan Maret 1999 disebabkan oleh kenaikan kurs Rupiah
terhadap Dollar yang lebih dari dua kali lipat sementara outstanding
kredit dalam valas dari bank-bank go public saat itu cukup besar.
Setelah kredit NPL dialihkan ke BPPN sehingga outstanding kredit
menurun secara signifikan, rasio kredit terhadap DPK pun mengalami
kemerosotan drastis menjadi dibawah 50%. Seiring dengan
peningkatan kredit, kemudian rasio kredit terhadap DPK secara
berlahan-lahan mulai membaik kembali walaupun masih tetap di
bawah 50% (posisi April 2004 sebesar 46,97%).
4. Rasio Return On Assets (ROA)
Krisis yang melanda Indonesia pada pertengahan 1997 memberikan
dampak yang cukup berat bagi perbankan termasuk dari segi
pendapatan. Dengan banyaknya bank yang mengalami kerugian akibat
efek krisis tersebut memberikan dampak yang cukup lama bagi
perbankan untuk dapat pulih dan kembali mencetak laba. Hal ini
antara lain tercermin dari ROA bank-bank go public yang sampai
September 2001 masih negatif. Barulah setelah itu (Oktober 2001)
ROA mulai menjadi postif dan menunjukkan kecenderungan
meningkat.
30
Grafik 4.3
%
Grafik 4.4
%
R OA
3
B OP O
140
120
2
100
1
80
Sep00
(1)
M ar01
Sep01
M ar02
Sep02
M ar03
Sep03
60
M ar04
40
20
(2)
Sep00
(3)
M ar01
Sep01
M ar02
Sep02
M ar03
Sep03
M ar04
5. Rasio Biaya Operasional Terhadap Pendapatan Operasional (BOPO)
Kurangnya efisiensi bank tercermin dari rasio BOPO yang lebih besar
dari 100%. Baru sejak April 2003 rasio BOPO menjadi dibawah 100%
dan perlahan-lahan terus menunjukkan kecenderungan membaik.
Peningkatan efisiensi bank-bank go public ini telah membantu
peningkatan laba yang dihasilkan.
6. Capital Adequacy Ratio (CAR)
Kondisi bank yang mengalami kerugian dan penurunan kualitas asetaset bank saat krisis telah menyebabkan CAR bank-bank go public
mengalami penurunan bahkan menjadi negatif sejak akhir 1998. Baru
pada pertengahan tahun 2000 CAR menjadi positif kembali dan
menunjukkan kecenderungan yang meningkat. Sejak September 2000,
agregat CAR bank-bank go public telah berada di atas 8% dan ini
bertahan sampai tahun 2004. Per April 2004 agregat CAR bank-bank
go public telah mencapai 22,4%.
Sementara sejak Desember 2002 secara individu semua bank yang go
public telah memiliki CAR > dari 8%. Namun per Maret 2004 terdapat
1 bank yang CARnya turun hingga menjadi dibawah 8%.
Grafik 4.5
Tabel 4.1
CAR
%
RASIO CAR (%) BANK-BANK GO PUBLIC
40
30
CAR
Negatif
20
10
M ar- Nov98
(10) 98
(20)
(30)
Jul99
M ar- Nov00
00
Jul01
M ar- Nov02
02
Jul03
M ar04
0 < CAR < 8 < CAR <
CAR > 10 Total Bank
8
10
Dec-98
11
9
1
11
Dec-99
5
8
1
7
32
21
Dec-00
2
3
0
16
21
Dec-01
1
1
4
16
22
Dec-02
0
0
0
24
24
Dec-03
0
0
2
24
26
Apr-04
0
1
0
25
26
31
B. Pergerakan Indeks Harga Saham Bank (IHSBank)
Secara umum dari analisis grafik baik perkembangan maupun
pertumbuhannya terlihat bahwa pergerakan IHSBank menunjukan arah
yang sama (berkorelasi positif) dengan pergerakan IHSG dan IHSKeu
meskipun pada beberapa titik terdapat arah yang tidak sama.
Grafik 4.6
Grafik 4.7
Pertumbuhan IHSG, IHSKeu dan IHSBank
29 Desember 1995 s.d 31Agustus 2004
Perkembangan IHSG, IHSKeu, IHSBank
Periode 29 Desember 1995 s.d 31 Agustus 2004
Indeks
Indeks
3
880
850
820
790
760
730
700
670
640
610
580
550
520
490
460
430
400
370
340
310
280
250
220
190
160
130
100
70
40
10
2.8
2.6
2.4
2.2
2
1.8
1.6
1.4
IHSG
IHSG
IHSKeu
6/24/2004
3/15/2004
12/1/2003
2/3/2003
8/20/2003
5/13/2003
7/15/2002
4/10/2002
10/17/2002
12/28/2001
3/6/2001
9/18/2001
6/14/2001
5/9/2000
8/15/2000
11/22/2000
4/9/1999
1/27/2000
7/15/1999
10/19/1999
3/3/1998
9/17/1998
6/12/1998
12/22/1998
8/18/1997
5/13/1997
1/28/1997
IHSBank
11/19/1997
7/18/1996
4/15/1996
10/21/1996
12/29/1995
8/9/2004
4/29/2004
1/16/2004
9/30/2003
6/24/2003
3/13/2003
8/16/2002
5/14/2002
1/31/2002
IHSKeu
11/21/2002
4/3/2001
10/18/2001
9/8/2000
7/12/2001
6/2/2000
12/18/2000
8/3/1999
2/17/2000
11/8/1999
4/27/1999
1/11/1999
10/1/1998
6/25/1998
3/13/1998
2/3/1997
12/1/1997
8/26/1997
5/20/1997
7/22/1996
4/16/1996
10/24/1996
12/29/1995
1.2
Periode
Periode
IHSBank
Sementara itu dari uji Pearson yang dilakukan pada IHSBank, IHSKeu dan
IHSG menunjukan bahwa terdapat korelasi yang cukup tinggi antara
indeks-indeks tersebut. IHSBank dan IHSKeu memiliki korelasi sebesar
0,963 dengan arah positif, IHSBank dan IHSG memliki korelasi sebesar
0,789 dengan arah positif sementara IHSKeu dan IHSG memiliki korelasi
sebesar 0,726 dengan arah positif. Dari tingkat korelasi tersebut
menunjukan bahwa IHSBank memiliki korelasi paling kuat dengan IHSKeu
(semakin mendekati angka +1 berarti korelasi semakin mendekati
sempurna dan keeratan antar variabel tersebut semakin besar).
Tabel 4.2
Correlations: ihsg, ihskeu, ihsbank
ihskeu
ihsbank
ihsg
0.726
0.000
ihskeu
0.789
0.000
0.963
0.000
Cell Contents: Pearson correlation
P-Value
Berdasarkan analisis regresi yang dilakukan terhadap IHSBank dengan
IHSKeu dan IHSG untuk mengetahui hubungan antar variabelnya
menunjukan hasil sebagai berikut :
32
⇒ IHSKeu dengan IHSbank
Dari analisis regresi yang dilakukan menunjukan bahwa IHSBank
mempengaruhi IHSKeu secara signifikan. Kenaikan IHSBank sebesar 1
poin akan menyebabkan kenaikan IHSKeu sebesar 82,6%. Dari data Rsq yang sebesar 92,7% menunjukkan bahwa 92,7% dari kenaikan
IHSKeu dapat dijelaskan oleh IHSBank sementara sisanya terjelaskan
oleh faktor lain.
Tabel 4.3
Analisis Regresi: IHSKeu dengan IHSBank
The regression equation is
ihskeu = 0.368 + 0.826 ihsbank
Predictor
Constant
ihsbank
S = 0.05823
Coef
0.367991
0.825829
SE Coef
0.008889
0.005033
R-Sq = 92.7%
T
41.40
164.08
P
0.000
0.000
R-Sq(adj) = 92.7%
Analysis of Variance
Source
DF
Regression
1
Residual Error 2122
Total
2123
SS
91.305
7.196
98.501
MS
F
91.305 26923.29
0.003
P
0.000
⇒ IHSG dengan IHSbank
Dari analisis regresi yang dilakukan menunjukan bahwa IHSBank
mempengaruhi IHSG secara signifikan. Kenaikan IHSBank sebesar 1
poin akan menyebabkan kenaikan IHSG sebesar 31,2%. Dari data R-sq
yang sebesar 62,3% menunjukkan bahwa 62,3% dari kenaikan IHSG
dapat dijelaskan oleh IHSBank sementara sisanya terjelaskan oleh
faktor lain.
Tabel 4.4
Analisis Regresi: IHSG dengan IHSBank
The regression equation is
ihsg = 2.16 + 0.312 ihsbank
Predictor
Constant
ihsbank
S = 0.06100
Coef
2.16083
0.312286
SE Coef
0.00931
0.005272
R-Sq = 62.3%
T
232.07
59.24
P
0.000
0.000
R-Sq(adj) = 62.3%
Analysis of Variance
Source
DF
Regression
1
Residual Error 2122
Total
2123
SS
13.056
7.895
20.952
MS
13.056
0.004
F
3509.03
P
0.000
33
⇒ IHSG dengan IHSKeu
Dari analisis regresi yang dilakukan menunjukan bahwa IHSKeu
mempengaruhi IHSG secara signifikan. Kenaikan IHSKeu sebesar 1 poin
akan menyebabkan kenaikan IHSG sebesar 33,5%. Dari data R-sq yang
sebesar 52,7% menunjukkan bahwa 52,7% dari kenaikan IHSG dapat
dijelaskan oleh IHSKeu sementara sisanya terjelaskan oleh faktor lain.
Tabel 4.5
Analisis Regresi : IHSG dengan IHSKeu
The regression equation is
ihsg = 2.10 + 0.335 ihskeu
Predictor
Constant
ihskeu
S = 0.06831
Coef
2.09995
0.334947
SE Coef
0.01256
0.006882
R-Sq = 52.7%
T
167.23
48.67
P
0.000
0.000
R-Sq(adj) = 52.7%
Analysis of Variance
Source
DF
Regression
1
Residual Error 2122
Total
2123
SS
11.051
9.901
20.952
MS
11.051
0.005
F
2368.45
P
0.000
Dari persamaan regresi di atas terlihat bahwa setiap pergerakan
IHSbank lebih berpengaruh terhadap IHSkeu dan IHSG sebagaimana
dicerminkan dengan model IHSKeu = 0,368 + 0,826 IHSBank dengan Rsq = 92,7% dan IHSG = 2,16 + 0,312 IHSBank dengan R-sq = 62,5%
dibandingkan pergerakan IHSKeu terhadap IHSG. Walaupun pada
kedua model itu hanya dapat menjelaskan pergerakan IHSBank
masing-masing sebesar 92,7% dan 62,5% sedangkan sisanya
dipengaruhi oleh faktor lain.
C. IHSBank dengan Kinerja Bank
Analisis grafik menunjukkan bahwa pergerakan IHSBank dan ROA serta
CAR cenderung bergerak pada arah yang sama (berkorelasi positif)
sedangkan dengan NPL bergerak berlawanan (berkorelasi negatif),
meskipun terdapat beberapa titik dimana terdapat arah yang tidak sama.
34
Grafik 4.8
Perkembangan IHSBank dan Indikator Perbankan
140
50
120
40
100
30
80
20
60
10
40
0
20
Sep-00
-10
M ar-01
IHSB ank
Sep-01
M ar-02
BOP O
CAR
Sep-02
NPL
M ar-03
ROA
Sep-03
M ar-04
Kredit/DPK
Secara umum terdapat korelasi antara kinerja perbankan dengan
perkembangan indeks harga saham bank. Dari uji Pearson yang dilakukan
pada enam indikator kinerja perbankan yaitu CAR, LDR, NPL_Gross, ROA,
Total Aset dan BOPO terhadap IHSBank menunjukkan tingkat korelasi yang
cukup tinggi dan signifikan pada semua indikator tersebut kecuali Total
Aset, sebagaimana terlihat dari hasil berikut ini :
Table 4.6
Correlations:
IHSBank, ROA (%), BOPO (%), NPL Gross (%), CAR (%), TA (%), LDR (%)
IHSBank ROA (%) BOPO (%) NPL Gros CAR (%) TA (%)
ROA (%)
0.758
0.000
BOPO (%)
-0.804 -0.923
0.000 0.000
NPL Gross(%) -0.586 -0.916 0.791
0.000 0.000 0.000
CAR (%)
0.660 0.810 -0.770 -0.763
0.000 0.000 0.000 0.000
TA (%)
-0.202 -0.099 0.118 0.037 -0.082
0.189 0.523 0.444 0.812 0.597
LDR (%)
0.490 0.595 -0.572 -0.587 0.510 -0.095
0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.540
Cell Contents: Pearson correlation
P-Value
35
Dari hasil uji pearson di atas, dengan melakukan cross correlation untuk
mengetahui pada lag ke berapa masing-masing indikator perbankan
tersebut mempunyai hubungan yang paling erat terhadap IHSBank
diperoleh hasil sebagai berikut :
-
CAR dan LDR terhadap IHSBank mempunyai lag 1, artinya posisi CAR
dan LDR 1 bulan yang lalu mempunyai hubungan yang paling erat
terhadap IHSBank.
-
NPL_Gross terhadap IHSBank mempunyai lag 5, artinya posisi
NPL_Gross 5 bulan yang lalu mempunyai hubungan yang paling erat
terhadap IHSBank.
-
ROA dan BOPO mempunyai lag 0, artinya posisi ROA Dan BOPO pada
bulan ini mempunyai hubungan yang paling erat terhadap IHSBank.
(Correlogram/hasil cross correlation pada Lampiran 3)
Berdasarkan hasil cross correlation tersebut, untuk mengetahui indikator
kinerja bank yang secara signifikan dapat mempengaruhi pergerakan
IHSBank dilakukan analisis regresi dengan metode OLS (Ordinary Least
Square) dimana IHSBank sebagai variabel dependen dan indikator kinerja
perbankan (CAR, LDR, NPL_Gross, ROA dan BOPO) sebagai variabel
independen. Dalam metode ini beberapa tahapan untuk mendapatkan
persamaan yang terbaik.
⇒ Tahap 1 :
IHSBank = f{CAR(-1),LDR(-1),NPL_Gross(-5),ROA,BOPO}
Tabel 4.7
Analisis Regresi dengan metode OLS :
IHSBank = f{CAR(-1),LDR(-1),NPL_Gross(-5),ROA,BOPO}
Dependent Variable: IHSB
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 2001:02 2004:04
Included observations: 39 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
64.10798
119.9877
0.534288
0.5967
CAR(-1)
0.782750
0.910358
0.859826
0.3961
LDR(-1)
0.034073
0.276873
0.123065
0.9028
NPL_GROSS(-5)
-1.409667
0.955325
-1.475588
0.1495
ROA
4.268475
8.828747
0.483475
0.6320
36
BOPO
-0.187751
1.183089
-0.158696
0.8749
R-squared
0.663920
Mean dependent var
49.19963
Adjusted R-squared
0.612998
S.D. dependent var
18.95170
S.E. of regression
11.78975
Akaike info criterion
7.912976
Sum squared resid
4586.941
Schwarz criterion
8.168909
F-statistic
13.03816
Prob(F-statistic)
0.000000
Log likelihood
-148.3030
Durbin-Watson stat
0.263847
Dari hasil di atas menunjukan bahwa indikator LDR(-1) mempunyai
nilai probabilitas (p-value) yang paling besar yaitu 0,9028 (semakin
kecil p-value semakin signifikan). Guna mendapatkan model yang
terbaik maka dibuat persamaan tanpa menggunakan variabel LDR(1).
⇒
Tahap 2 :
IHSBank = f{CAR(-1),NPL_Gross(-5),ROA,BOPO}
Tabel 4.8
Analisis Regresi dengan metode OLS :
IHSBank = f{CAR(-1),NPL_Gross(-5),ROA,BOPO}
Dependent Variable: IHSB
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 2001:02 2004:04
Included observations: 39 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
63.35947
118.0851
0.536558
0.5951
CAR(-1)
NPL_GROSS(-5)
ROA
BOPO
0.783203
-1.432395
4.487162
-0.168144
0.897069
0.923629
8.521892
1.155208
0.873069
-1.550834
0.526545
-0.145553
0.3888
0.1302
0.6019
0.8851
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Sum squared resid
Log likelihood
Durbin-Watson stat
0.663765
Mean dependent var
49.19963
0.624208
11.61774
4589.046
-148.3120
0.268004
S.D. dependent var
Akaike info criterion
Schwarz criterion
F-statistic
Prob(F-statistic)
18.95170
7.862153
8.075430
16.77997
0.000000
37
Dari hasil di atas menunjukan bahwa indikator BOPO mempunyai
nilai probabilitas (p-value) yang paling besar yaitu 0,8851. Guna
mendapatkan model yang terbaik maka dibuat persamaan tanpa
menggunakan variabel BOPO.
⇒ Tahap 3 :
IHSBank = f{CAR(-1),NPL_Gross(-5),ROA}
Tabel 4.9
Analisis Regresi dengan metode OLS :
IHSBank = f{CAR(-1),NPL_Gross(-5),ROA}
Dependent Variable: IHSB
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 2001:02 2004:04
Included observations: 39 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
46.44221
20.56790
2.257995
0.0303
CAR(-1)
0.748506
0.852638
0.877871
0.3860
NPL_GROSS(-5)
-1.525086
0.659572
-2.312237
0.0268
ROA
5.610061
3.569201
1.571798
0.1250
R-squared
0.663556
Mean dependent var
49.19963
Adjusted R-squared
0.634718
S.D. dependent var
18.95170
S.E. of regression
11.45414
Akaike info criterion
7.811494
Sum squared resid
4591.905
Schwarz criterion
7.982116
F-statistic
23.00972
Prob(F-statistic)
0.000000
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-148.3241
0.258436
Dari hasil di atas menunjukan bahwa indikator CAR(-1) mempunyai
nilai probabilitas (p-value) yang paling besar yaitu 0,3860. Guna
mendapatkan model yang terbaik maka dibuat persamaan tanpa
menggunakan variabel CAR(-1).
38
⇒ Tahap 4:
IHSBank = f{NPL_Gross(-5),ROA}
Tabel 4.10
Analisis Regresi dengan metode OLS :
IHSBank = f{NPL_Gross(-5),ROA}
Dependent Variable: IHSB
Method: Least Squares
Sample(adjusted): 2001:02 2004:04
Included observations: 39 after adjusting endpoints
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
61.47328
11.35967
5.411536
0.0000
NPL_GROSS(-5)
-1.614816
0.649525
-2.486151
0.0177
ROA
6.936593
3.223232
2.152061
0.0382
R-squared
0.656148
Mean dependent var
49.19963
Adjusted R-squared
0.637045
S.D. dependent var
18.95170
S.E. of regression
11.41760
Akaike info criterion
7.781992
Sum squared resid
4693.013
Schwarz criterion
7.909958
F-statistic
34.34807
Prob(F-statistic)
0.000000
Log likelihood
Durbin-Watson stat
-148.7488
0.281166
Dari hasil di atas menunjukan bahwa indikator NPL_Gross(-5) dan
ROA mempunyai nilai probabiliti (p-value) dibawah 0,05 yaitu
0,0177 dan 0,0382. Dengan demikian indikator kinerja bank yang
secara signifikan dapat mempengaruhi pergerakan IHSBank adalah
NPL_Gross(-5) dan ROA. Keduanya menunjukan hubungan yang
sesuai dengan ekspektasi awal yaitu bahwa penurunan NPL
menyebabkan kenaikan IHSBank dan ROA mempunyai hubungan
yang positif terhadap IHSBank.
Dari tahapan-tahapan tersebut di atas, persamaan yang terbaik
adalah dengan menggunakan IHSBank sebagai variabel dependen
sementara NPL_Gross(-5) dan ROA sebagai variabel independennya.
Dengan demikian persamaan regresinya adalah :
IHSBank = 61,47328 - 1,614816 NPL_Gross(-5) + 6,936593 ROA
39
Dengan memperhitungkan variabel-variabel yang signifikan terlihat
bahwa tren pergerakan IHSBank dengan hasil estimasi regresi
searah dan menunjukan peningkatan. Namun demikian selama
periode tersebut pergerakan IHSBank berfluktuasi karena
pergerakan IHSBank selain dipengaruhi oleh kinerja bank juga
dipengaruhi oleh faktor lainnya.
Grafik 4.9
Perkem bangan Pergerakan IHSBank dan Estim asi Regresinya
Januari 2001 s.d April 2004
120
100
60
40
20
Y-hat
Ju
l-0
2
O
ct
-0
2
Ja
n03
Ap
r03
Ju
l-0
3
O
ct
-0
3
Ja
n04
Ap
r04
ct
-0
1
Ja
n02
Ap
r02
O
Ju
l-0
1
0
Ja
n01
Ap
r01
Indeks
80
IHSBank
40
V KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan
1. Krisis ekonomi tahun 1997 memberikan pelajaran yang berharga dan
mahal bagi bangsa Indonesia, salah satunya Pemerintah harus
menyuntikkan dana sebesar Rp430,4 triliun dalam rangka program
rekapitalisasi. Dari pengalaman ini kita dapat belajar betapa pentingnya
upaya untuk menjaga kestabilan perbankan dan kestabilan sistem
keuangan secara keseluruhan. Mengingat sekitar 87,1% dari total aset
industri keuangan dikuasai oleh perbankan, maka jika terjadi krisis pada
sektor perbankan juga berarti krisis di sektor keuangan. Oleh karena itu
Bank Indonesia terus berupaya memantau dan melakukan berbagai
langkah untuk memelihara kesehatan perbankan dan kestabilan sistem
keuangan, antara lain dengan mengatur dan mengawasi bank. Untuk
meningkatkan efektivitas pemantauan diperlukan kegiatan surveillance
yang lebih intensif atas beberapa indikator yang dapat mempengaruhi
stabilitas keuangan.
2. Pesatnya perkembangan pasar modal dua tahun terakhir ini
menjadikannya sebagai salah satu indikator kestabilan sistem keuangan
yang cukup penting. Saat ini terdapat 26 bank (menguasai 75,2% total
aset perbankan pada akhir tahun 2003) yang merupakan emiten di pasar
modal. Dengan mengetahui perkembangan indeks saham-saham
perbankan maka dapat dijadikan suatu ukuran kinerja dari saham-saham
bank yang diperdagangkan di pasar modal. Kendala yang dihadapi adalah
sampai saat ini indeks saham perbankan belum tersedia secara resmi.
3. Ada berbagai macam metoda untuk menghitung indeks. Dengan
pertimbangan agar hasil perhitungan indeks perbankan dapat
dibandingkan dengan indeks yang telah ada (yang dikeluarkan BEJ) maka
dalam kajian ini digunakan metoda market value weighted index. Dari
hasil perhitungan IHSBank yang telah dilakukan, secara umum dapat
dikatakan bahwa :
a. Analisis grafik memperlihatkan pergerakan IHSBank menunjukan arah
yang sama (berkorelasi positif) dengan pergerakan IHSG dan IHSKeu
meskipun pada beberapa titik terdapat arah yang tidak sama.
b. Analisis regresi memperlihatkan bahwa IHSBank mempengaruhi
IHSKeu secara signifikan dengan R-sq sebesar 92,7%, IHSBank
mempengaruhi IHSG secara signifikan dengan R-sq sebesar 62,3% dan
IHSKeu mempengaruhi IHSG secara signifikan dengan R-sq sebesar
52,7%. Dari analisis regresi tersebut menunjukkan bahwa kemampuan
IHSBank untuk mempengaruhi IHSG lebih besar daripada IHSKeu
terhadap IHSG.
41
c. Uji Pearson menunjukan terdapat korelasi yang cukup tinggi antara
IHSBank, IHSKeu dan IHSG dengan arah yang positif. Korelasi paling
tinggi terjadi antara IHSBank dengan IHSKeu (0,963), sementara
IHSBank dengan IHSG memiliki korelasi sebesar 0,789 dan IHSKeu
dengan IHSG memiliki korelasi sebesar 0,726. Uji korelasi ini
menunjukkan bahwa korelasi antara IHSBank dan IHSG lebih kuat
dibandingkan dengan antara IHSKeu dan IHSG.
4. Dari hasil evaluasi perkembangan IHSBank dengan perkembangan kinerja
bank yang telah go public, diperoleh hasil sebagai berikut :
a. Analisis grafik menunjukkan bahwa pergerakan IHSBank, ROA dan CAR
cenderung bergerak pada arah yang sama (berkorelasi positif)
sedangkan dengan NPL bergerak berlawanan (berkorelasi negatif),
walaupun terdapat beberapa titik dimana terjadi arah yang tidak
sama.
b. Uji Pearson yang dilakukan pada enam indikator kinerja perbankan
yaitu CAR, LDR, NPL_Gross, ROA, Total Aset dan BOPO terhadap
IHSBank menunjukkan tingkat korelasi yang cukup tinggi dan
signifikan pada semua indikator tersebut kecuali Total Aset.
c. Analisis regresi dengan metode OLS yang dilakukan terhadap IHSBank
dengan indikator kinerja perbankan untuk mengetahui hubungan
antar variabelnya dimana IHSBank sebagai variabel dependen dan
sebagai variabel independennya adalah indikator kinerja bank, dari
beberapa tahapan percobaan menunjukkan bahwa persamaan terbaik
adalah dengan menggunakan IHSBank sebagai variabel dependen dan
sebagai variabel independennya adalah NPL_Gross(-5) dan ROA, hasil
persamaan yang diperoleh adalah :
IHSBank = 61,47328 - 1,614816 NPL_Gross(-5) + 6,936593 ROA
Dari persamaan tersebut dapat disimpulkan bahwa dengan
memperhitungkan variabel-variabel yang signifikan terlihat tren
pergerakan IHSBank dengan hasil estimasi regresi searah dan
menunjukan peningkatan. Namun demikian selama periode tersebut
pergerakan IHSBank berfluktuasi karena pergerakan IHSBank selain
dipengaruhi oleh kinerja bank juga dipengaruhi oleh faktor lainnya.
B. Saran
1. Dari penelitian yang dilakukan memperlihatkan bahwa IHSBank
sebenarnya dapat digunakan sebagai satu prompt indicator untuk
memprediksikan perkembangan kinerja bank. Namun mengingat
keterbatasan data dan informasi yang tersedia perlu dilakukan kajian
42
lebih lanjut terutama dalam mengembangkan suatu model terbaik yang
dapat menggambarkan keterkaitan antara IHSBank dan kinerja bank.
2. Mengingat keterbatasan pengaksesan data mengenai pasar saham yang
ada di Bank Indonesia, maka agar dapat dihasilkan perhitungan indeks
saham perbankan yang lebih akurat, lebih baik diusulkan kepada Bursa
Efek Jakarta (BEJ) untuk mengeluarkan data resmi mengenai indeks
tersebut selain IHSG dan indeks sektoral. Dengan dikeluarkannya IHSBank
oleh lembaga resmi yang memang berwenang atas data-data di pasar
saham diharapkan indeks tersebut akan bisa pula digunakan secara luas
oleh setiap pihak yang berkepentingan.
43
DAFTAR PUSTAKA
Bursa Efek Jakarta, Buku Panduan Indeks BEJ, 2001
Crockett, Andrew, (1997), “Why is Financial Stability a Goal of Public
Policy”, in Maintaining Financial Stability in A Global Economy, a Symposium
Sponsored by The Federal Reserve Bank of Kansas City, Jackson Hole,
Wyoming, pp.1-36
Frank K. Reilly and Keith C. Brown, Investment Analysis and Portfolio
Management, Dryden Press, Texas, 1997
Institute for Economic and Financial Research, Indonesian Capital Market
Directory, Jakarta, edisi 1997 s.d 2003
Katoppo, Aristides dkk, Pasar Modal Indonesia : retrospeksi lima tahun
swastanisasi BEJ, Jakarta, Pustaka Sinar Harapan, 1997
Lorie, James H, Peter Dodd, Mary Hamilton Kimpton, The Stock Market :
Theorities and Evidence, Dow Jones-Irwin, 1985 Second Edition
New York Stock Exchange Composite Index Methodology Guide, January 2003
44